Python for beginners using sample projects.
What’s the best way to learn any technology , by doing a ПРОЕКТ. That’s what exactly this tutorial intends to do. This course teaches Python machine learning using project based approach. Below is the full syllabus for the same. Счастливого обучения.
Глава 1:- Installing Python framework and Pycharm IDE.
Глава 2:- Creating and Running your first Python project.
Глава 3:- Python is case-sensitive
Глава 4:- Переменные, Этот экзамен предназначен для специалистов по базам данных, которые создают и внедряют базы данных в организациях и обеспечивают высокий уровень доступности данных., inferrence & тип()
Глава 5:- Python is a dynamic language
Глава 6:- Comments in python
Глава 7:- Creating function, whitespaces & indentation
Глава 8:- Importance of new line
Глава 9:- List in python, Индекс, Range & Negative Indexing
Глава 10:- For loops and IF conditions
Глава 11:- ПКП, ПКП 8, Python enhancement proposal
Глава 12:- ELSE and ELSE IF
Глава 13:- Array vs Python
Глава 14:- Reading text files in Python
Глава 15:- Casting and Loss of Data
Глава 16:- Referencing external libararies
Глава 17:- Applying linear regression using sklearn
Глава 18:- Creatiing classes and objects.
Глава 19:- What is Machine learning?
Глава 20:- Algoritham and Training data.
Глава 21:- Векторы.
Глава 22:- Models in Machine Learning.
Глава 23:- Features and Labels.
Глава 24:- Bag of words.
Глава 25:- Implementing BOW using SKLearn.
Глава 26:- The fit Method.
Глава 27:- StopWords.
Глава 28:- The transform Method.
Глава 29:- Zip and Unzip.
Глава 30:- Project Article Auto tagging.
Глава 31 :- Understanding Article auto tagging in more detail.
Глава 32 :- Planning the code of the project.
Глава 33 :- Looping through the files of the directory.
Глава 34 :- Reading the file in the document collection
Глава 35 :- Understanding Vectorizer , Document and count working.
Глава 36 :- Calling Fit and Transform to extract Vocab and Count.
Глава 37 :- Understanding the count and Vocab collection data.
Глава 38 :- Count and Vocab structure complexity
Глава 39 :- Converting CSR matrix to COO matrix
Глава 40 :- Creating the BOW text file.
Глава 41 :- Restricting Stop words.
Глава 42 :- Array vs List revisited
Глава 43 :- Referencing Numpy and Pandas
Глава 44 :- Creating a numpy array
Глава 45 :- Numpy Array vs Normal Python array
Глава 46 :- Why do we need Pandas ?
Глава 47 :- Revising Arrays vs Numpy Array vs Pandas
Глава 47 :- Corupus / Документы, Document and Terms.
Глава 48 :- Understanding TF
Глава 49 :- Understanding IDF
Глава 50 :- TF IDF.
Глава 51 :- Performing calculations of TF IDF.
Глава 52 :- Implementing TF IDF using SkLearn
Глава 53 :- IDF calculation in SkLearn.
Оставьте ответ
Вы должны авторизоваться или же регистр добавить новый комментарий .